| Revista: | Revista brasileira de geofisica |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000338768 |
| ISSN: | 0102-261X |
| Autores: | Latorre, Marcelo Lopes1 Carvalho-Junior, Osmar Abílio de2 Santos, Joao Roberto dos1 Shimabukuro, Yosio Edemir1 |
| Instituciones: | 1Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Sao Jose dos Campos, Sao Paulo. Brasil 2Comando Geral de Tecnologia da Aeronautica, Sao Jose dos Campos, Sao Paulo. Brasil |
| Año: | 2007 |
| Periodo: | Ene-Mar |
| Volumen: | 25 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 63-74 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en inglés | This paper aims to develop a methodology of multisensor integration for an Amazon monitoring system. The proposed system employs the Vegetation Continuous Fields (VCF) method that uses the decision tree algorithm. The algorithm uses a set of independent variables, in this case MODIS multi-temporal metrics, to recursively split a dependent variable, in this case training data from class memberships, into subsets, which maximize the reduction of squares of sum of the residuals. The training data are obtained by high-resolution imagery classification (Landsat/TM, ETM+ and CBERS 2/CCD). In this study, an automated algorithm was developed from IDL language in the ENVI software and the statistical procedure of the S-PLUS software. The study area is Mato Grosso State with an extensive area of Amazon forest. The scenes are classified in three classes: forest, non-forest, and water. Comparisons of the final product with regional land cover maps derived from PRODES revel general agreement. Therefore, the results of this study suggest that the methodology is appropriate for land cover determination in the Amazon forest |
| Resumen en portugués | Este trabalho objetiva desenvolver uma metodologia de integracao de multisensores para um sistema de monitoramento da Amazonia. O sistema proposto baseia-se no Vegetation Continuous Fields (VCF) que utiliza um algoritmo de arvore de decisao. O algoritmo utiliza um conjunto de variaveis independentes, no caso metricas multitemporais do MODIS, para recursivamente particionar uma variavel dependente, no caso dados de treinamentos provenientes de classes de uso da terra, em subconjuntos, que maximizam a reducao do quadrado da soma residual. Os dados de treinamentos sao obtidos pela classificacao de imagens de alta resolucao (Landsat/TM, ETM+ e CBERS 2/CCD) |
| Disciplinas: | Geociencias |
| Palabras clave: | Geofísica, Percepción remota, Procesamiento de imágenes, Imágenes digitales, Campos continuos, Arboles de regresión, Amazonas |
| Keyword: | Earth sciences, Geophysics, Remote sensing, Image processing, Digital images, Continuous fields, Regression trees, Amazon |
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